Эта модель будет предсказывать сходство двух цифр mnist. Когда я запускаю этот код, я всегда получаю новое прогнозируемое значение. Некоторое время для di git не совпадает, но возвращает значение, как если бы у меня были те же цифры !! Я не знаю, в чем проблема.
from keras.datasets import mnist
from keras import Input,Model
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, concatenate, Dense
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
(data, _), (_, _) = mnist.load_data()
digita =data[0].reshape(1,28, 28, 1)
digitb = data[11].reshape(1,28, 28, 1)
#plt.subplot(2,1,1)
#plt.imshow(data[0])
#plt.subplot(2,1,2)
#plt.imshow(data[10])
digit_input = Input(shape=(28, 28, 1))
x = Conv2D(64, (3, 3))(digit_input)
x = Conv2D(64, (3, 3))(x)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
out = Flatten()(x)
vision_model = Model(digit_input, out)
digit_a = Input(shape=(28, 28, 1))
digit_b = Input(shape=(28, 28, 1))
out_a = vision_model(digit_a)
out_b = vision_model(digit_b)
concatenated = concatenate([out_a, out_b])
out = Dense(1, activation='sigmoid')(concatenated)
classification_model = Model([digit_a, digit_b], out)
print(classification_model.summary())
print(f"digit Shape: {digita.shape}")
print("Value:",classification_model.predict([digita, digitb]))
Вывод:
Value: [[6.7214874e-06]]#first time
Value: [[0.99795604]]#second time